WO2011101988A1 - 危険度算出装置 - Google Patents

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WO2011101988A1
WO2011101988A1 PCT/JP2010/052634 JP2010052634W WO2011101988A1 WO 2011101988 A1 WO2011101988 A1 WO 2011101988A1 JP 2010052634 W JP2010052634 W JP 2010052634W WO 2011101988 A1 WO2011101988 A1 WO 2011101988A1
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risk
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真一 永田
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トヨタ自動車株式会社
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    • G06V20/597—Recognising the driver's state or behaviour, e.g. attention or drowsiness

Definitions

  • the present invention relates to a risk level calculation device, and more particularly to a risk level calculation device for calculating a risk level around a host vehicle.
  • Patent Document 1 discloses a minimum risk trajectory generation device that detects a road shape and an obstacle and calculates a minimum risk travel trajectory, and a danger situation alarm device using the same.
  • the danger situation alarm device of Patent Document 1 includes an obstacle detection radar, a white line detection camera, a running state detection sensor, and a CPU.
  • the CPU acquires obstacle information from the obstacle detection radar, and acquires the road shape and the traveling position of the host vehicle from the white line detection camera. Further, the CPU acquires vehicle speed data and the operation status of the direction indicator from the traveling state detection sensor, and acquires road information from the navigation device.
  • the CPU estimates the travel route in the travel route estimation unit based on the acquired information, and sets the risk value of each point on the road in the risk field setting unit.
  • the periphery of the vehicle is divided into virtual meshes (lattice-like regions), and the risk value for each lattice is calculated.
  • the CPU calculates the minimum risk travel locus that minimizes the sum of the risk levels in the minimum risk locus calculation unit.
  • the determination unit of the CPU outputs an alarm to the display device and the audio device when the degree of risk on the minimum risk travel locus exceeds the alarm threshold value.
  • the mesh interval set for calculating the degree of risk is always constant. Therefore, there is a possibility that the potential risk cannot be properly grasped in a situation where the risk increases locally.
  • the degree of risk varies depending on the direction of the curve. For this reason, if the risk level is calculated using a mesh with a uniform lattice spacing, the potential risk level in the travel route of the host vehicle may not be calculated appropriately.
  • the present invention has been made in view of such circumstances, and an object of the present invention is to provide a risk level calculation device capable of calculating the risk level of the surroundings of the vehicle according to the situation. is there.
  • the present invention includes a risk level calculation unit that calculates the risk level at a plurality of points set around the own vehicle, and the risk level calculation unit has a point according to at least one of the environment and the state of the vehicle.
  • This is a risk level calculation device that changes the amount of information related to the risk level calculated for the entire set area.
  • the risk level calculation unit calculates the risk levels at a plurality of points set around the own vehicle. Furthermore, the risk level calculation unit changes the amount of information related to the risk level calculated for the entire area where the point is set, according to at least one of the environment and state of the host vehicle. For this reason, it becomes possible to calculate the degree of danger around the host vehicle according to the situation.
  • the risk level calculation unit changes the area where the point is set according to at least one of the environment and the state of the vehicle, thereby calculating the information amount related to the risk level calculated as the entire area where the point is set. Can be changed.
  • the risk level calculation unit relates to the risk level to be calculated as the entire area where the spot is set by changing the area where the spot is set according to at least one of the environment and the state of the host vehicle. Since the amount of information is changed, it is possible to calculate the degree of danger around the host vehicle in a region that is more appropriate to the situation.
  • the risk level calculation unit changes the amount of information related to the risk level calculated for the entire area where the points are set by changing the interval between the points according to at least one of the environment and state of the host vehicle. be able to.
  • the risk level calculation unit calculates the risk level calculated as the entire area where the points are set by changing the interval between the points according to at least one of the environment and the state of the host vehicle. Since the amount is changed, it is possible to calculate the degree of danger around the host vehicle with the density of points where the degree of danger is calculated according to the situation.
  • the risk level calculation unit is an area in which the point is set by changing the amount of information about the risk level calculated for each point according to at least one of the environment and the state of the vehicle. The amount of information related to the degree of risk calculated as a whole can be changed.
  • the risk level calculation unit changes the amount of information about the risk level calculated for each point in accordance with at least one of the environment and state of the host vehicle. It is possible to calculate the degree of danger around the vehicle.
  • the risk level calculation unit can increase the amount of information related to the risk level calculated in the traveling direction of the host vehicle rather than the amount of information related to the risk level calculated outside the traveling direction of the host vehicle.
  • the risk level calculation unit increases the amount of information regarding the risk level calculated in the traveling direction of the host vehicle more than the amount of information regarding the risk level calculated in directions other than the traveling direction of the host vehicle.
  • the degree of danger in the traveling direction of the vehicle can be calculated with priority, and the degree of danger around the own vehicle can be calculated with the distribution of information amount and the calculation load according to the situation.
  • the risk level calculation unit can increase the information amount related to the risk level calculated in the steering direction of the host vehicle, rather than the information level related to the risk level calculated in other than the steering direction of the host vehicle.
  • the risk level calculation unit increases the amount of information related to the risk level calculated in the steering direction of the host vehicle more than the amount of information related to the risk level calculated in the direction other than the steering direction of the host vehicle. Based on the steering direction indicating the direction of travel of the vehicle, the degree of risk in the direction of travel of the vehicle can be calculated intensively, and the degree of risk around the vehicle with the distribution of information and calculation load according to the situation Can be calculated.
  • the risk level calculation unit is a unit of the area where the point is set when the speed of the vehicle is higher than the amount of information on the risk level calculated per unit area of the area where the point is set when the speed of the vehicle is low. It is possible to reduce the amount of information regarding the degree of risk calculated per area.
  • the risk calculation unit sets the point when the speed of the vehicle is higher than the amount of information related to the risk calculated per unit area of the area where the point is set when the speed of the vehicle is low.
  • the amount of information about the degree of risk calculated per unit area of the area to be reduced is reduced, so it is possible to eliminate the waste of calculating the detailed risk level in a narrow area that is less important at high speeds, and the amount of information according to the situation Thus, it is possible to calculate the degree of danger around the host vehicle by the distribution and calculation load.
  • the risk level calculation unit calculates the information amount related to the risk level calculated in the traveling direction of the host vehicle rather than the information level related to the risk level calculated outside the travel direction of the host vehicle when the accelerator pedal of the host vehicle is depressed. Can do a lot.
  • the risk level calculation unit calculates the risk level in the traveling direction of the host vehicle rather than the amount of information related to the risk level calculated in other than the traveling direction of the host vehicle.
  • the risk level calculation unit calculates the degree of danger in the direction of travel of the vehicle that is more important during acceleration before the vehicle speed is actually accelerated.
  • the risk level calculation unit is information on the risk level calculated in the direction opposite to the travel direction of the host vehicle rather than the amount of information about the risk level calculated in the travel direction of the host vehicle when the brake pedal of the host vehicle is depressed. The amount can be increased.
  • the risk level calculation unit calculates in a direction opposite to the traveling direction of the host vehicle rather than the amount of information related to the risk level calculated in the traveling direction of the host vehicle.
  • the risk level in the direction opposite to the direction of travel of the vehicle which is more important during deceleration, can be calculated prior to the actual speed of the vehicle being decelerated. Accordingly, it is possible to calculate the degree of danger around the host vehicle by distributing the amount of information according to the load and calculating load.
  • the risk level calculation unit determines that the direction indicator of the host vehicle is more than the amount of information related to the risk level calculated in the direction opposite to the direction indicated by the direction indicator of the host vehicle.
  • the amount of information related to the degree of risk calculated in the indicated direction can be increased.
  • the risk level calculation unit when the direction indicator of the host vehicle is being operated, the risk level calculation unit is more than the amount of information about the risk level calculated in the direction opposite to the direction indicated by the direction indicator of the host vehicle.
  • the risk level in the direction of travel of the vehicle that is more important during steering is calculated prior to the actual change of the direction of travel of the vehicle. Therefore, it is possible to calculate the degree of danger around the host vehicle by distributing the amount of information according to the situation and calculating load.
  • the risk level calculation unit may increase the information amount related to the risk level calculated in the area where the blind spot is viewed from the own vehicle, rather than the information amount related to the risk level calculated in the area other than the area where the blind spot is viewed from the own vehicle. it can.
  • the risk level calculation unit calculates the information amount related to the risk level calculated in the area where the blind spot is viewed from the own vehicle rather than the information level related to the risk level calculated in the area other than the range where the blind spot is viewed from the host vehicle. Therefore, it is possible to focus on the risk level in the blind area as seen from the more important vehicle, and the risk level around the vehicle with more information distribution and calculation load according to the situation. Can be calculated.
  • the risk level calculation unit calculates the risk level calculated in either the face direction or the line-of-sight direction of the driver of the own vehicle rather than the amount of information related to the risk level calculated in any direction other than the face direction or the line-of-sight direction of the driver of the own vehicle.
  • the risk level in the face direction or gaze direction of the driver of the vehicle which should be calculated more preferentially during normal times, can be calculated with priority, and the amount of information distributed according to the situation
  • the risk level calculation unit calculates the risk level other than in the driver's face direction and line-of-sight direction, rather than the amount of information about the risk level calculated in either the driver's face direction or line-of-sight direction. You can also increase the amount of information about
  • the risk level calculation unit is not in any one of the driver's face direction and line-of-sight direction than the driver's face direction and line-of-sight direction, rather than the amount of information about the risk level calculated in either the driver's face direction or line-of-sight direction.
  • priority should be given to the degree of risk in the direction opposite to the driver's face direction or line of sight, which should be preferentially calculated in situations where the risk level is high. Therefore, it is possible to calculate the degree of danger around the host vehicle by distributing the amount of information according to the situation and calculating load.
  • the risk level calculation unit increases the amount of information on the risk level calculated when the driver's awakening level is lower than the level of information on the risk level calculated when the driver's awakening level is high. Can do.
  • the risk level calculation unit is configured to calculate the amount of risk information calculated when the driver's awakening level is lower than the information level regarding the risk level calculated when the driver's awakening level is high. Therefore, it is possible to focus on the risk level in situations where the driver's arousal level is low and the risk level is high. The degree can be calculated.
  • a target route generation unit that generates a target route of the host vehicle based on the risk levels at a plurality of points calculated by the risk level calculation unit can be further provided.
  • the target route generation unit since the target route generation unit generates the target route of the own vehicle based on the risk levels at the plurality of points calculated by the risk level calculation unit, the target vehicle generated based on the risk level is generated. It is possible to reduce the danger by traveling along the route.
  • the risk level calculation apparatus of the present invention it is possible to calculate the risk level around the vehicle according to the situation.
  • the potential risk calculation device of the present invention is applied to a driving support device.
  • the driving support device 10 includes an obstacle detection device 11, a white line detection device 12, a road shape detection device 13, a driver state detection device 14, a host vehicle traveling state detection device 15, and a host vehicle position detection device 16.
  • the obstacle detection device 11 is specifically a millimeter wave radar, a laser radar, a stereo camera, or the like, and is used to detect an obstacle around the vehicle.
  • the white line detection device 12 is a sensor such as a camera that recognizes a white line on the road that defines the lane of the road.
  • the white line detection device 12 is used for recognizing a lane in which the host vehicle travels.
  • the road shape detection device 13 is specifically a laser radar or the like, and is for detecting the shape of the road on which the vehicle is traveling.
  • the driver state detection device 14 is for detecting the driver's doze by detecting the face direction and line-of-sight direction of the driver of the own vehicle, or detecting the awakening state of the driver of the own vehicle. Specifically, the driver state detection device 14 detects the driver's face direction and line-of-sight direction by imaging the driver's face and pattern-recognizing the captured image. The driver state detection device 14 detects the driver's arousal level by capturing the driver's face, recognizing the captured image, and detecting the driver's pulse, brain waves, and the like.
  • the own vehicle traveling state detection device 15 is for detecting the vehicle speed and yaw rate of the own vehicle and the direction indicated by the direction indicator.
  • the own vehicle traveling state detection device 15 detects the vehicle speed of the own vehicle by detecting the rotational speed of the axle of the own vehicle. Further, in the own vehicle traveling state detection device 15, the acceleration detection sensor detects the yaw rate of the own vehicle by detecting the Coriolis force acting on the own vehicle with a piezoelectric element or the like.
  • the own vehicle position detection device 16 is specifically for positioning the own vehicle by GPS (Global Positioning System).
  • the surrounding environment database 17 is information stored in a database inside or outside the vehicle, such as information on intersections around the vehicle, information on facilities, information on points where accidents frequently occur, in addition to positioning information of the vehicle by GPS. Is for getting.
  • the driver operation state detection device 18 detects the steering amount, the brake amount, and the accelerator amount by detecting the steering torque, the brake pedal stroke (stepping amount), and the accelerator pedal stroke (stepping amount) by the driving operation of the driver, respectively. belongs to.
  • the control mode switching SW 19 is for setting a driving support system for supporting the driving operation of the driver of the own vehicle.
  • the control mode switching SW 19 is an LKA (Lane Keeping Assist) for driving the vehicle so as not to deviate from the lane, and an LKD (Lane Departure Warning) for notifying the alarm when the own vehicle is about to deviate from the lane.
  • ACC Adaptive Cruse Control
  • PCS Pre-Crush Safety
  • Information regarding the setting state of the driving support system is sent to the risk level estimation device 20.
  • the risk level estimation device 20 Based on the information from the obstacle detection device 11 to the control mode switching SW 19, the risk level estimation device 20 changes the mesh setting that is a grid area around the own vehicle, and the potential danger at each intersection of the mesh. This is for calculating the degree (Rish Potential).
  • the target route generation device 30 is for setting the target route of the vehicle according to the potential risk at each intersection of the mesh estimated by the risk estimation device 20.
  • the driving support method determination device (driving support ECU) 40 drives the driver of the host vehicle based on the potential risk estimated by the risk estimation device 20 and the target route set by the target route generation device 30. It is a part for judging the method of support.
  • the display device 51 is for visually displaying information necessary for a HUD (Head-Up Display) and a meter based on the driving support method determined by the driving support method determination device 40.
  • a HUD Head-Up Display
  • the voice device 52 is used for voice guidance of necessary information or alerting by a speaker, a buzzer or the like based on the driving support method determined by the driving support method determination device 40.
  • the support device 53 operates a brake actuator, an accelerator actuator, and an EPS (Electronic Power Steering) actuator based on the driving support method determined by the driving support method determination device 40, respectively. This is for adjusting the accelerator amount and the steering amount.
  • EPS Electronic Power Steering
  • the operation of the driving support device 10 of the present embodiment will be described.
  • the mesh generation region in the yawing direction is set wider as the yaw rate increases in accordance with the value of the yaw rate of the host vehicle.
  • the risk estimation device 20 of the driving support device 10 generates a mesh based on the yaw rate of the host vehicle detected by the host vehicle traveling state detection device 15 (S101).
  • the risk level estimation device 20 calculates the risk level at each mesh intersection (S102).
  • the risk level can be calculated by multiplying each information detected by the obstacle detection device 11 to the control mode switching SW 19 by a predetermined weighting coefficient and adding the information at each intersection of the meshes. .
  • the target route generation device 30 connects each of the mesh intersections that the host vehicle can reach, and marks the route (S103).
  • the target route generation device 30 calculates a passing cost, which is the sum of the risk levels of the mesh intersection points in each marked route, based on the risk levels of the mesh intersection points calculated by the risk level estimation device 20 (S104).
  • the target route generation device 30 derives the route having the smallest calculated passing cost as the target route (S105).
  • the driving support method determination device 40 is based on the display device 51, the sound device. 52 or the support device 53 is used to provide driving assistance necessary for the driver of the vehicle.
  • a mesh M which is a grid-like region, is generated around the vehicle 100.
  • X 0 [m] is an initial value of the length of the mesh generation region in the X-axis direction (front-rear direction of the own vehicle 100)
  • Y 0 [m] is the Y-axis direction (left and right of the own vehicle 100).
  • (Direction) is the initial value of the length of the mesh generation region.
  • X FRONT [m] is the length of the mesh generation region that is finally generated in the positive direction of the X axis (in front of the vehicle 100).
  • Y LEFT [m] and Y RIGHT [m] are the lengths of the mesh generation regions that are finally generated in the Y-axis left direction and Y-axis right direction, respectively, and the Y-axis left direction is positive.
  • T [s] is the mesh generation time.
  • v [m / s] is the vehicle speed of the host vehicle 100.
  • ⁇ [rad / s] is the yaw rate of the vehicle 100, and the counterclockwise direction is positive.
  • X 0 v ⁇ T.
  • y (1/2)
  • a y T 2 (1/2) v ⁇ T 2 (1)
  • the risk estimation device 20 of the driving support device 10 recognizes the vehicle speed v and the yaw rate ⁇ of the host vehicle 100 by the host vehicle traveling state detection device 15 (S201).
  • the risk level estimation device 20 substitutes the above equation (1) to obtain the following equation (2).
  • Y LEFT and Y RIGHT are calculated (S203).
  • the region for generating the mesh M around the host vehicle 100 is calculated.
  • the risk estimation device 20 calculates the coordinates of each intersection point of the mesh M divided into a grid.
  • the division number N of the mesh M in the X direction is set as the division number M in the Y direction.
  • the unit vector i in the X direction and the unit vector j in the Y direction of the smallest divided lattice area are used.
  • the coordinates of the intersection point P of the mesh M that is i-th in the X direction and j-th in the Y direction from the origin O are P (x ij , y ij ).
  • x ij (X FRONT / N) ⁇ i (4)
  • the risk level estimation device 20 can change the region in which the mesh M is generated using the information from the vehicle running state detection device 15. For example, as the vehicle speed of the host vehicle 100 increases, the area of the mesh M in front of the host vehicle 100 is increased. As the acceleration of the host vehicle 100 increases, the area of the mesh M ahead of the host vehicle 100 is increased. As the deceleration of the host vehicle 100 increases, the area behind the host vehicle 100 of the mesh M is increased. The area of the mesh M in the direction indicated by the direction indicator on the side of the vehicle 100 is widened, and the area of the mesh M in the direction opposite to the direction indicated by the direction indicator on the side of the vehicle 100 is reduced.
  • the risk estimation device 20 uses the information on the periphery of the vehicle 100 from the obstacle detection device 11, the white line detection device 12, the road shape detection device 13, the vehicle position detection device 16, and the surrounding environment database 17. It is possible to change the region for generating M.
  • the periphery of the own vehicle 100 is divided into four directions of right front, left front, right rear, and left rear, and the mesh M is generated only in the area where the obstacle exists.
  • the mesh M is generated only in the lane.
  • the road shape is a curve
  • the area of the mesh M in the direction in which the curve bends is widened.
  • the area of the mesh M in the left-right direction of the host vehicle 100 is widened at the intersection.
  • the area of the mesh M in the left-right direction of the own vehicle 100 is widened for the safety of pedestrians crossing the road. Moreover, about the direction which becomes a blind spot seeing from the own vehicle 100, the area
  • the risk level estimation device 20 may change the region in which the mesh M is generated depending on the driver state detected by the driver state detection device 14 and the driver operation state detected by the driver operation state detection device 18. Is possible. For example, the area of the mesh M is widened as the driver's arousal level is low, and the area of the mesh M is narrowed as the driver's awakening level is high. Further, the region of the lateral mesh M on the side where the steering torque is generated is widened, and the region of the lateral mesh M on the side opposite to the side where the steering torque is generated is narrowed. Further, when the brake pedal is depressed, the area of the mesh M in the front direction is narrowed and the area of the mesh M in the rear direction is widened.
  • the area of the mesh M in the forward direction is widened and the area of the mesh M in the backward direction is narrowed.
  • the area of the mesh M in the face direction or line-of-sight direction of the driver is widened, and the area of the mesh M in the direction opposite to the face direction or line-of-sight direction of the driver is narrowed.
  • the area of the mesh M in the direction of the driver's face or line of sight is narrowed, and the area of the mesh M in the direction opposite to the direction of the driver's face or line of sight is widened. Also good.
  • the risk estimation device 20 can change the region for generating the mesh M according to the setting state of the control mode switching SW 19. For example, when the LKA or LDW setting is ON, the mesh M is generated only in the forward lane defined by the white line. When the setting for reducing damage from collision caused by ACC or PCS is ON, the area of the mesh M in front of and behind the host vehicle 100 is widened. When the setting of collision avoidance by PCS is ON, the area of the mesh M in all directions of the host vehicle 100 is widened. When the parking support system is set to ON, the area of the mesh M in all directions of the host vehicle 100 is narrowed.
  • the division number N in the X direction and the division number M in the Y direction of the mesh M in the operation of FIG. 4 are changed according to the environment or state of the vehicle 100. Accordingly, the X-direction interval S X and the Y-direction interval S Y between the intersection points P of the mesh M may be changed.
  • the risk level estimation device 20 can change the intervals S X and S Y of the intersection point P of the mesh M using the information from the own vehicle traveling state detection device 15. For example, as the vehicle speed of the host vehicle 100 increases, the distances S X and S Y between the intersection points P of the mesh M are increased.
  • the division number N in the X direction of the mesh M and the division number M in the Y direction of the mesh M are expressed by the following equation (6) so that the intervals S X and S Y of the intersection point P of the mesh M are increased in proportion to the increase in the vehicle speed.
  • the intervals S X and S Y of the intersection point P of M can be obtained by the following equation (7).
  • N 0 is the minimum value of the division number N in the X direction of the mesh M
  • M 0 is the minimum value of the division number M in the X direction of the mesh M
  • ⁇ , ⁇ , ⁇ , and ⁇ are arbitrary constants. is there.
  • S X X FRONT / [N 0 + ⁇ ( ⁇ / (v + ⁇ ) ⁇ ]
  • S Y (Y RIGHT + Y LEFT ) / [M 0 + ⁇ ( ⁇ / (v + ⁇ ) ⁇ ] (7)
  • the distance S Y intersection P of the yawing direction of the mesh M of the vehicle 100 is narrowed, the interval of the intersections of the opposite direction of the mesh M is the yawing direction of the vehicle 100 SY is widened.
  • M LEFT the number of divisions of the mesh M in the Y-axis left direction
  • M RIGHT the number of divisions of the mesh M in the Y-axis right direction
  • the division is performed.
  • the numbers M LEFT and M RIGHT can be obtained by the following equation (8).
  • the interval S X between the intersection points P of the mesh M in front of the host vehicle 100 is narrowed, and the interval S X between the intersection points P of the mesh M behind the host vehicle 100 is increased.
  • the greater the deceleration of the host vehicle 100 the narrower the distance S X between the intersection points P of the mesh M behind the host vehicle 100 and the wider the interval S X between the intersection points of the mesh M ahead of the host vehicle 100.
  • Spacing S Y intersection P of the pointing direction of the mesh M of the turn signal is narrowed, the interval S Y intersection P in the opposite direction of the mesh M and pointing direction of the direction indicator is widely.
  • the risk estimation device 20 uses the information on the periphery of the vehicle 100 from the obstacle detection device 11, the white line detection device 12, the road shape detection device 13, the vehicle position detection device 16, and the surrounding environment database 17. It is possible to change the intervals S X and S Y of the intersection point P of M.
  • the periphery of the own vehicle 100 is divided into four directions, right front, left front, right rear, and left rear, and the intervals S X and S Y of the intersection point P of the mesh M in the area where the obstacle exists are narrowed.
  • the intervals S X and S Y of the intersection point P of the mesh M in the lane are set as predetermined offset values, and the yawing direction of the own vehicle 100 according to the detected yaw rate of the own vehicle 100 is narrower spacing S Y intersection P of the mesh M is the yawing direction of the vehicle 100 spacing S Y intersection P in the opposite direction of the mesh M is widely.
  • the distance S Y intersection P in the direction of the mesh M that curve bend is narrowed.
  • the intersection, the interval S Y intersection P of the mesh M of the vehicle 100 left-right direction is narrow.
  • the risk level estimation device 20 determines the intervals S X and S of the intersection points P of the mesh M depending on the driver state detected by the driver state detection device 14 and the driver operation state detected by the driver operation state detection device 18. It is possible to change Y. For example, the lower the driver's arousal level, the narrower the intervals S X and S Y of the mesh P, and the higher the driver's arousal level, the wider the intervals S X and S Y of the mesh M. . Further, a narrow gap S Y intersection P of the lateral mesh M on the side where the steering torque is generated is wider spacing S Y intersection P of the lateral mesh M in the opposite direction to the side where the steering torque is generated Is done.
  • the interval S X of intersection P of the rear direction of the mesh M is narrow.
  • the interval S X between the intersection points P of the mesh M in the forward direction is narrowed and the interval S X between the intersection points P of the mesh M in the rear direction is increased.
  • the intervals S X and S Y of the mesh P in the direction in which the driver's face is facing are narrowed, and the interval S between the intersection points P of the mesh M in the direction opposite to the direction in which the driver's face is facing. X and SY are narrowed.
  • the risk estimation device 20 can change the intervals S X and S Y of the intersection point P of the mesh M according to the setting state of the control mode switching SW 19. For example, when the LKA or LDW setting is ON, the intervals S X and S Y of the intersection point P of the mesh M in the forward lane defined by the white line are narrowed, and the intersection points of the mesh M in other regions The intervals S X and S Y of P are increased. When the setting for reducing the damage caused by collision due to ACC or PCS is ON, the distance S X between the intersection points P of the front and rear meshes M of the host vehicle 100 is narrowed, and the left and right meshes M of the host vehicle 100 are reduced. spacing S Y of the intersection P is widely.
  • the intervals S X and S Y of the intersection point P of the mesh M in all directions of the own vehicle 100 are widened.
  • the intervals S X and S Y of the intersection points P of the mesh M in all directions of the host vehicle 100 are narrowed.
  • the risk degree estimation device 20 may increase the distances S X and S Y between the intersection points P of the mesh M as the distance from the host vehicle 100 increases. This is because the farther the distance, the lower the accuracy of recognition of each sensor, and the farther the distance, the higher the accuracy required for path recognition, so there is no need to set the intervals S X and S Y of the intersection points P of the fine mesh M.
  • the information amount allocated to the risk information at each intersection P of the mesh M may be changed to change the accuracy of the information regarding the risk.
  • the risk level estimation device 20 can change the amount of information allocated to the risk level information at the intersection point P of the mesh M using the information from the own vehicle traveling state detection device 15. For example, as the vehicle speed of the host vehicle 100 increases, the amount of information assigned to the risk information at the intersection point P of the mesh M is coarsened. When the yaw rate is generated in the own vehicle 100, the amount of information assigned to the risk information at the intersection point P of the mesh M in the yawing direction of the own vehicle 100 is made fine (high accuracy).
  • the amount of information assigned to the risk information at the intersection P of the mesh M in front of the host vehicle 100 becomes finer, and the information assigned to the risk information at the intersection P of the mesh M behind the host vehicle 100.
  • the amount is roughened.
  • the amount of information assigned to the risk information at the intersection P of the mesh M in the direction indicated by the direction indicator is made fine, and the information amount assigned to the risk information at the intersection P of the mesh M in the direction opposite to the direction indicated by the direction indicator is determined. Roughened.
  • the risk estimation device 20 uses the information on the periphery of the vehicle 100 from the obstacle detection device 11, the white line detection device 12, the road shape detection device 13, the vehicle position detection device 16, and the surrounding environment database 17. It is possible to change the information amount allocated to the risk information at the intersection P of M. For example, the area around the vehicle 100 is divided into four directions, right front, left front, right rear, and left rear, and the amount of information allocated to the risk information at the intersection P of the mesh M in the area where the obstacle is present is reduced. . Further, when the lane is recognized by the white line, only the information amount assigned to the risk information at the intersection P of the mesh M in the lane is made fine.
  • the amount of information assigned to the risk information at the intersection P of the mesh M in the direction in which the curve bends is reduced, and the danger at the intersection P of the mesh M in the direction opposite to the direction in which the curve is bent.
  • the amount of information allocated to the degree information is coarsened.
  • the amount of information assigned to the risk information at the intersection P of the mesh M is made fine.
  • the amount of information allocated to the risk information at the intersection P of the mesh M in the left-right direction of the host vehicle 100 is made finer for the safety of pedestrians crossing the road.
  • the amount of information assigned to the risk information at the intersection P of the mesh M in the direction is made fine.
  • the risk estimation device 20 uses the driver state detected by the driver state detection device 14 and the driver operation state detected by the driver operation state detection device 18 to display risk information at the intersection P of the mesh M. It is possible to change the amount of information to be allocated. For example, the lower the driver's arousal level, the smaller the amount of information assigned to the risk information at the intersection P of the mesh M. The higher the driver's arousal level, the more information amount assigned to the risk information at the intersection P of the mesh M. Is roughened.
  • the amount of information assigned to the risk information at the intersection point P of the mesh M on the side where the steering torque is generated is made finer, and is assigned to the risk information at the intersection point P of the mesh M in the direction opposite to the side where the steering torque is generated.
  • the amount of information is coarsened.
  • the brake pedal is depressed, the information amount assigned to the risk information at the intersection P of the forward mesh M is coarsened, and the information amount assigned to the risk information at the intersection P of the rear mesh M is reduced. It is finely divided.
  • the accelerator pedal is depressed, the amount of information assigned to the risk information at the intersection P of the forward mesh M is reduced, and the information amount assigned to the risk information at the intersection P of the backward mesh M. Is roughened.
  • the amount of information assigned to the risk information at the intersection point P of the mesh M in the direction in which the driver's face is facing is made finer, and at the intersection point P of the mesh M in the direction opposite to the direction in which the driver's face is facing.
  • the amount of information assigned to the risk information is coarsened.
  • the information amount allocated to the risk information at the intersection point P of the mesh M in the driver's line-of-sight direction is made finer, and the information amount allocated to the risk information at the intersection point P of the mesh M in the direction opposite to the driver's line-of-sight direction is coarse. It will be lost.
  • the amount of information assigned to the degree of danger information at the intersection P of the mesh M in the face direction or line-of-sight direction of the driver is roughened, which is opposite to the face direction or line-of-sight direction of the driver.
  • the amount of information assigned to the risk information at the intersection P of the direction mesh M may be finely divided.
  • the risk estimation device 20 can change the amount of information assigned to the risk information at the intersection P of the mesh M according to the setting state of the control mode switching SW 19. For example, when LKA or LDW is set to ON, only the amount of information assigned to the risk information at the intersection P of the mesh M in the forward lane divided by the white line is made fine, and the meshes in other areas The amount of information assigned to the risk information at the intersection P of M is made coarse. When the setting for reducing the damage caused by the collision due to ACC or PCS is ON, the amount of information assigned to the risk information at the intersection P of the mesh M forward and rearward of the host vehicle 100 is reduced. The amount of information assigned to the risk level information at the intersection point P of the mesh M in the left-right direction is roughened.
  • the risk level estimation device 20 coarsens the amount of information assigned to the risk level information at the intersection point P of the mesh M as the accuracy of information required far from the host vehicle 100 becomes lower, and the risk level at each intersection point P. As the accuracy of information related to the vehicle 100 is lowered and the accuracy of information required close to the host vehicle 100 is increased, the amount of information assigned to the risk information at the intersection P of the mesh M is made finer. The accuracy of information may be increased.
  • RVn (x, y) An ⁇ exp [( ⁇ 1/2 ⁇ ⁇ ((x ⁇ xn) / Sxn) 2 + ((y ⁇ yn) / Syn) 2 ⁇ ] (12)
  • N number of vehicle obstacles
  • Sxn x direction division of obstacle n ( ⁇ vxn (velocity x direction of obstacle n))
  • Syn Division of obstacle n in y direction ( ⁇ vyn (speed of obstacle n in y direction))
  • a risk function RL (x, y) indicating a risk level for the runway calculated from information on white lines, curbs, etc. in the area where the mesh M is set is expressed by the following equation (13).
  • RL (x, y) B ⁇ (y ⁇ yl) 2 (13)
  • the overall risk function R (x, y) indicating the overall risk in the area where the mesh M is set is expressed by the following equation (14).
  • the risk level estimation device 20 calculates the risk level for the coordinates P (x, y) of each intersection point P by the following equation (14).
  • R (x, y) ⁇ ⁇ RVn (x, y) ⁇ + RL (x, y) (14)
  • the target route generation device 30 determines an intersection point P that is a target point of the host vehicle 100.
  • the target route generation device 30 searches for a route having the minimum degree of risk according to the above equation (14) among routes from the current position to the target point.
  • the target route generation device 30 can use a general Dijkstra method or a route search method based on the A * (Aster) method.
  • the driving support method determination device 40 calculates the future predicted position (Xm, Ym) of the host vehicle 100 T seconds after the current speed v and yaw rate r of the host vehicle 100 using the following equation (15).
  • the driving support method determination device 40 calculates the Y coordinate Yt of the target route ahead of Xm [m].
  • the driving support method determination device 40 uses the display device 51 and the sound device 52 when the difference
  • the driver is alerted and driving support by the support device 53 is started.
  • the risk estimation device 20 of the driving support device 10 calculates the potential risk at a plurality of intersections P of the mesh M set around the host vehicle 100. Furthermore, the risk estimation device 20 changes the amount of information related to the potential risk calculated as the entire area of the mesh M in which the intersection point P is set, according to at least one of the environment and state of the host vehicle 100. For this reason, it becomes possible to calculate the potential risk around the host vehicle 100 according to the situation.
  • the risk estimation device 20 changes the entire area of the mesh M in which the intersection point P is set by changing the area of the mesh M in which the intersection point P is set according to at least one of the environment and the state of the host vehicle 100. Since the amount of information related to the potential risk calculated as follows is changed, it is possible to calculate the potential risk around the host vehicle 100 in an area corresponding to the situation.
  • the risk estimation device 20 changes the interval between the intersection points P of the mesh M according to at least one of the environment and the state of the host vehicle 100, so that the entire area of the mesh M in which the intersection point P is set. Since the amount of information regarding the potential risk to be calculated is changed, it is possible to calculate the potential risk around the host vehicle 100 with the density of the intersections P for calculating the potential risk according to the situation.
  • the risk level estimation apparatus 20 changes the information amount regarding the potential risk level calculated for each intersection P of the mesh M according to at least one of the environment and the state of the host vehicle 100, the risk level estimation device 20 is more suitable for the situation. It is possible to calculate the potential risk around the vehicle 100 with the calculation load.
  • the risk level estimation device 20 increases the information amount related to the potential risk level calculated in the traveling direction of the host vehicle 100 more than the information amount related to the potential risk level calculated outside the traveling direction of the host vehicle 100,
  • the potential risk level in the traveling direction of the important vehicle 100 can be calculated with priority, and the potential risk level around the vehicle 100 is calculated with the distribution of information amount and the calculation load according to the situation. It becomes possible.
  • the risk level estimation device 20 increases the information amount related to the potential risk calculated in the steering direction of the host vehicle 100 more than the information amount related to the potential risk calculated in other than the steering direction of the host vehicle 100.
  • the potential danger level in the traveling direction of the host vehicle 100 can be calculated based on the steering direction that indicates the traveling direction of the host vehicle 100, and the amount of information and the calculation load can be calculated according to the situation. It is possible to calculate the potential risk around the own vehicle 100.
  • the risk estimation device 20 uses the mesh M when the speed of the host vehicle 100 is higher than the information amount related to the potential risk calculated per unit area of the mesh M area when the speed of the host vehicle 100 is low. In order to reduce the amount of information related to the potential risk calculated per unit area of the area to be set, it is possible to eliminate the waste of calculating the detailed potential risk in a narrow area that is less important at high speeds. It is possible to calculate the potential risk around the host vehicle 100 with the distribution of the information amount according to the load and the calculation load.
  • the risk level estimation device 20 calculates in the traveling direction of the host vehicle 100 rather than the amount of information related to the potential risk level calculated outside the traveling direction of the host vehicle 100.
  • the risk level estimation device 20 calculates in the traveling direction of the host vehicle 100 rather than the amount of information related to the potential risk level calculated outside the traveling direction of the host vehicle 100.
  • the risk level estimation device 20 is in a direction opposite to the traveling direction of the host vehicle 100 rather than the amount of information related to the potential risk level calculated in the traveling direction of the host vehicle 100.
  • the potential risk in the direction opposite to the traveling direction of the own vehicle 100 which is more important at the time of deceleration, is emphasized before the speed of the own vehicle 100 is actually decelerated. It is possible to calculate, and it is possible to calculate the potential risk around the host vehicle 100 with the distribution of the information amount according to the situation and the calculation load.
  • the risk level estimation device 20 uses the information about the potential risk level calculated in the direction opposite to the direction indicated by the direction indicator of the host vehicle 100.
  • the potential in the direction of travel of the host vehicle 100 that is more important during steering before the direction of travel of the host vehicle 100 is actually changed. Therefore, it is possible to calculate the potential risk around the host vehicle 100 with more information amount distribution and calculation load according to the situation.
  • the risk level estimation device 20 relates to the potential risk level calculated in the area that becomes the blind spot when viewed from the own vehicle 100 rather than the information amount related to the potential risk level calculated in areas other than the area that becomes the blind spot when viewed from the host vehicle 100.
  • the risk level estimation device 20 In order to increase the amount of information, it is possible to focus on the potential risk level in the blind spot area as viewed from the more important vehicle 100, and to distribute the amount of information according to the situation and the load of computation. It is possible to calculate the potential risk around the car 100.
  • the risk level estimation device 20 is other than either the face direction or the line-of-sight direction of the driver of the own vehicle 100, rather than the amount of information regarding the potential risk level calculated in either the face direction or the line-of-sight direction of the driver of the own vehicle 100.
  • the potential risk in the direction opposite to the face direction or the line-of-sight direction of the driver of the vehicle 100 should be calculated more preferentially in situations where the risk level is high. It is possible to calculate intensively, and it is possible to calculate the potential risk around the host vehicle 100 with more information amount distribution and calculation load according to the situation.
  • the risk level estimation device 20 calculates the potential risk level when the driver's awakening level of the host vehicle 100 is lower than the amount of information about the potential risk level calculated when the driver's awakening level of the host vehicle 100 is high. Therefore, the potential risk level can be calculated intensively in situations where the driver's arousal level is low and the risk level is high. It is possible to calculate the potential risk around the car 100.
  • the target route generation device 30 generates the target route of the host vehicle 100 based on the potential risk levels at the plurality of intersections P of the mesh M calculated by the risk level estimation device 20. By driving the target route 100 generated based on the potential risk level, the potential risk can be reduced.
  • the potential risk calculation device of the present invention it is possible to calculate the potential risk around the vehicle according to the situation.

Abstract

　運転支援装置１０の危険度推定装置２０は、自車１００の周辺に設定されたメッシュＭの複数の交点Ｐにおける潜在的危険度を算出する。さらに、危険度推定装置２０は、自車１００の環境及び状態の少なくともいずれかに応じて、交点Ｐが設定されたメッシュＭの領域全体として算出する潜在的危険度に関する情報量を変化させる。このため、より状況に応じて自車１００の周辺の潜在的危険度を算出することが可能となる。

Description

危険度算出装置
　本発明は、危険度算出装置に関し、特に自車の周辺の危険度を算出するための危険度算出装置に関する。
　走行の安全性を高めるため、車両の周辺の潜在的な危険度を算出する装置が提案されている。例えば、特許文献１には、道路形状、障害物を検出し、リスク最小走行軌跡を算出するリスク最小軌跡生成装置およびそれを用いた危険状況警報装置が開示されている。
　この特許文献１の危険状況警報装置は、障害物検出レーダ、白線検出カメラ、走行状態検出センサ、ＣＰＵを備える。ＣＰＵは、障害物検出レーダから障害物の情報を取得し、白線検出カメラから道路形状と自車両の走行位置を取得する。さらに、ＣＰＵは、走行状態検出センサから、車速データ、方向指示器の操作状況を取得し、ナビゲーション装置から道路情報を取得する。
　ＣＰＵは、取得した情報に基づき、走行経路推定部において走行経路を推定し、危険度場設定部において道路上の各地点の危険度の値を設定する。この場合、車両の周囲が仮想のメッシュ（格子状領域）に分割され、各々の格子内ごとの危険度の値が算出される。ＣＰＵは、リスク最小軌跡算出部において危険度の総和が最小となるリスク最小走行軌跡を算出する。ＣＰＵの判定部は、リスク最小走行軌跡上の危険度が警報閾値を超えた時、表示装置と音声装置に警報を出力する。
特開２００６－１５４９６７号公報
　しかしながら、上記の技術では、危険度の算出のために設定されるメッシュの格子間隔は常に一定である。そのため、危険度が局所的に高まる状況において、潜在的危険度を適切に把握できない可能性がある。
　例えば、カーブを走行するときのように道路形状が変化する場合には、カーブの方向によって危険度は異なる。そのため、均等な格子間隔のメッシュにより危険度を算出したのでは、自車の走行経路内の潜在的危険度を適切に算出できない場合が生じる。
　危険度の算出の精度を上げるには、全体的にメッシュの格子間隔を小さくしていく必要があるが、装置の演算の負荷が大きくなる可能性がある。さらに、メッシュの格子状領域によっては、自車の目標経路の算出等とは無関係な格子状領域があったり、逆に必要な位置に格子状領域が無い場合も考えられ、自車周辺の障害物の位置や道路形状等に応じて適切に潜在的危険度を算出することができない。
　本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、より状況に応じて自車の周辺の危険度を算出することが可能な危険度算出装置を提供することにある。
　本発明は、自車の周辺に設定された複数の地点における危険度を算出する危険度算出ユニットを備え、危険度算出ユニットは、自車の環境及び状態の少なくともいずれかに応じて、地点が設定された領域全体として算出する危険度に関する情報量を変化させる危険度算出装置である。
　この構成によれば危険度算出ユニットは、自車の周辺に設定された複数の地点における危険度を算出する。さらに、危険度算出ユニットは、自車の環境及び状態の少なくともいずれかに応じて、地点が設定された領域全体として算出する危険度に関する情報量を変化させる。このため、より状況に応じて自車の周辺の危険度を算出することが可能となる。
　この場合、危険度算出ユニットは、自車の環境及び状態の少なくともいずれかに応じて、地点を設定する領域を変化させることにより、地点が設定された領域全体として算出する危険度に関する情報量を変化させることができる。
　この構成によれば、危険度算出ユニットは、自車の環境及び状態の少なくともいずれかに応じて、地点を設定する領域を変化させることにより、地点が設定された領域全体として算出する危険度に関する情報量を変化させるため、より状況に応じた領域において自車の周辺の危険度を算出することが可能となる。
　また、危険度算出ユニットは、自車の環境及び状態の少なくともいずれかに応じて、地点同士の間隔を変化させることにより、地点が設定された領域全体として算出する危険度に関する情報量を変化させることができる。
　この構成によれば、危険度算出ユニットは、自車の環境及び状態の少なくともいずれかに応じて、地点同士の間隔を変化させることにより、地点が設定された領域全体として算出する危険度に関する情報量を変化させるため、より状況に応じた危険度を算出する地点の密度で自車の周辺の危険度を算出することが可能となる。
　また、危険度算出ユニットは、危険度算出ユニットは、自車の環境及び状態の少なくともいずれかに応じて、地点ごとに算出する危険度に関する情報量を変化させることにより、地点が設定された領域全体として算出する危険度に関する情報量を変化させることができる。
　この構成によれば、危険度算出ユニットは、自車の環境及び状態の少なくともいずれかに応じて、地点ごとに算出する危険度に関する情報量を変化させるため、より状況に応じた演算の負荷で自車の周辺の危険度を算出することが可能となる。
　また、危険度算出ユニットは、自車の進行方向以外において算出する危険度に関する情報量よりも自車の進行方向において算出する危険度に関する情報量を多くすることができる。
　この構成によれば、危険度算出ユニットは、自車の進行方向以外において算出する危険度に関する情報量よりも自車の進行方向において算出する危険度に関する情報量を多くするため、より重要な自車の進行方向における危険度を重点的に算出することができ、より状況に応じた情報量の配分及び演算の負荷で自車の周辺の危険度を算出することが可能となる。
　この場合、危険度算出ユニットは、自車の操舵方向以外において算出する危険度に関する情報量よりも自車の操舵方向において算出する危険度に関する情報量を多くすることができる。
　この構成によれば、危険度算出ユニットは、自車の操舵方向以外において算出する危険度に関する情報量よりも自車の操舵方向において算出する危険度に関する情報量を多くするため、直接的に自車の進行方向を示す操舵方向に基づいて自車の進行方向における危険度を重点的に算出することができ、さらに状況に応じた情報量の配分及び演算の負荷で自車の周辺の危険度を算出することが可能となる。
　また、危険度算出ユニットは、自車の速度が低いときに地点を設定する領域の単位面積当りに算出する危険度に関する情報量よりも自車の速度が高いときに地点を設定する領域の単位面積当りに算出する危険度に関する情報量を少なくすることができる。
　この構成によれば、危険度算出ユニットは、自車の速度が低いときに地点を設定する領域の単位面積当りに算出する危険度に関する情報量よりも自車の速度が高いときに地点を設定する領域の単位面積当りに算出する危険度に関する情報量を少なくするため、高速時には重要性が低下する狭い領域で詳細な危険度を算出する無駄を省くことができ、さらに状況に応じた情報量の配分及び演算の負荷で自車の周辺の危険度を算出することが可能となる。
　また、危険度算出ユニットは、自車のアクセルペダルが踏まれているときには、自車の進行方向以外において算出する危険度に関する情報量よりも自車の進行方向において算出する危険度に関する情報量を多くすることができる。
　この構成によれば、危険度算出ユニットは、自車のアクセルペダルが踏まれているときには、自車の進行方向以外において算出する危険度に関する情報量よりも自車の進行方向において算出する危険度に関する情報量を多くするため、自車の速度が実際に加速される前に加速時により重要な自車の進行方向における危険度を重点的に算出することができ、より状況に応じた情報量の配分及び演算の負荷で自車の周辺の危険度を算出することが可能となる。
　また、危険度算出ユニットは、自車のブレーキペダルが踏まれているときには、自車の進行方向において算出する危険度に関する情報量よりも自車の進行方向と反対方向において算出する危険度に関する情報量を多くすることができる。
　この構成によれば、危険度算出ユニットは、自車のブレーキペダルが踏まれているときには、自車の進行方向において算出する危険度に関する情報量よりも自車の進行方向と反対方向において算出する危険度に関する情報量を多くするため、自車の速度が実際に減速される前に減速時により重要な自車の進行方向と反対方向における危険度を重点的に算出することができ、より状況に応じた情報量の配分及び演算の負荷で自車の周辺の危険度を算出することが可能となる。
　また、危険度算出ユニットは、自車の方向指示器が操作されているときには、自車の方向指示器の指示方向と反対方向において算出する危険度に関する情報量よりも自車の方向指示器の指示方向において算出する危険度に関する情報量を多くすることができる。
　この構成によれば、危険度算出ユニットは、自車の方向指示器が操作されているときには、自車の方向指示器の指示方向と反対方向において算出する危険度に関する情報量よりも自車の方向指示器の指示方向において算出する危険度に関する情報量を多くするため、自車の進行方向が実際に変更される前に操舵時により重要な自車の進行方向における危険度を重点的に算出することができ、より状況に応じた情報量の配分及び演算の負荷で自車の周辺の危険度を算出することが可能となる。
　また、危険度算出ユニットは、自車から見て死角となる領域以外において算出する危険度に関する情報量よりも自車から見て死角となる領域において算出する危険度に関する情報量を多くすることができる。
　この構成によれば、危険度算出ユニットは、自車から見て死角となる領域以外において算出する危険度に関する情報量よりも自車から見て死角となる領域において算出する危険度に関する情報量を多くするため、より重要な自車から見て死角となる領域における危険度を重点的に算出することができ、より状況に応じた情報量の配分及び演算の負荷で自車の周辺の危険度を算出することが可能となる。
　また、危険度算出ユニットは、自車のドライバーの顔向き及び視線方向のいずれか以外において算出する危険度に関する情報量よりも自車のドライバーの顔向き及び視線方向のいずれかにおいて算出する危険度に関する情報量を多くするため、通常時はより優先的に算出すべき自車のドライバーの顔向き又は視線方向における危険度を重点的に算出することができ、より状況に応じた情報量の配分及び演算の負荷で自車の周辺の危険度を算出することが可能となる。
　一方、危険度算出ユニットは、自車のドライバーの顔向き及び視線方向のいずれかにおいて算出する危険度に関する情報量よりも自車のドライバーの顔向き及び視線方向のいずれか以外において算出する危険度に関する情報量を多くすることもできる。
　この構成によれば、危険度算出ユニットは、自車のドライバーの顔向き及び視線方向のいずれかにおいて算出する危険度に関する情報量よりも自車のドライバーの顔向き及び視線方向のいずれか以外において算出する危険度に関する情報量を多くするため、危険度が高い状況においてはより優先的に算出すべき自車のドライバーの顔向き又は視線方向とは反対方向における危険度を重点的に算出することができ、より状況に応じた情報量の配分及び演算の負荷で自車の周辺の危険度を算出することが可能となる。
　また、危険度算出ユニットは、自車のドライバーの覚醒度が高いときに算出する危険度に関する情報量よりも自車のドライバーの覚醒度が低いときに算出する危険度に関する情報量を多くすることができる。
　この構成によれば、危険度算出ユニットは、自車のドライバーの覚醒度が高いときに算出する危険度に関する情報量よりも自車のドライバーの覚醒度が低いときに算出する危険度に関する情報量を多くするため、ドライバーの覚醒度が低く、危険度が高い状況において危険度を重点的に算出することができ、より状況に応じた情報量の配分及び演算の負荷で自車の周辺の危険度を算出することが可能となる。
　また、危険度算出ユニットが算出した複数の地点における危険度に基づいて自車の目標経路を生成する目標経路生成ユニットをさらに備えることができる。
　この構成によれば、目標経路生成ユニットは、危険度算出ユニットが算出した複数の地点における危険度に基づいて自車の目標経路を生成するため、自車は危険度に基づいて生成された目標経路を走行することにより、危険を低減することが可能となる。
　本発明の危険度算出装置によれば、より状況に応じて自車の周辺の危険度を算出することが可能となる。
実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。 実施形態に係る運転支援装置の動作の概略を示すフローチャートである。 実施形態に係るメッシュを示す図である。 メッシュを生成する動作を示すフローチャートである。 各メッシュ頂点Ｐが生成されたメッシュを示す図である。 各メッシュ間隔ＳＸ，ＳＹが設定されたメッシュを示す図である。
　以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。本実施形態は、本発明の潜在的危険度算出装置を運転支援装置に適用したものである。図１に示すように、運転支援装置１０は、障害物検出装置１１、白線検出装置１２、道路形状検出装置１３、ドライバ状態検出装置１４、自車走行状況検出装置１５、自車位置検出装置１６、周辺環境データベース１７、ドライバ操作状態検出装置１８、制御モード切替ＳＷ１９、危険度推定装置２０、目標経路生成装置３０、運転支援方法判断装置４０、表示装置５１、音声装置５２及び支援装置５３を備えている。
　障害物検出装置１１は、具体的にはミリ波レーダ、レーザレーダ及びステレオカメラ等であり、自車周囲の障害物を検出するためのものである。白線検出装置１２は、道路の車線を規定する道路上の白線を認識するカメラ等のセンサである。白線検出装置１２は、自車が走行する車線を認識するために用いられる。道路形状検出装置１３は、具体的にはレーザレーダ等であり、自車が走行する道路の形状を検出するためのものである。
　ドライバ状態検出装置１４は、自車のドライバーの顔方向や視線方向を検知したり、自車のドライバーの覚醒状態を検知することによりドライバーの居眠りを検知するためのものである。ドライバ状態検出装置１４は、具体的にはドライバーの顔を撮像し、撮像した映像をパターン認識することにより、ドライバーの顔方向や視線方向を検知する。また、ドライバ状態検出装置１４は、上記のドライバーの顔を撮像し、撮像した映像をパターン認識する他、ドライバーの脈拍、脳波等を検出することにより、ドライバーの覚醒度を検知する。
　自車走行状況検出装置１５は、自車の車速やヨーレートや方向指示器の指示方向を検出するためのものである。自車走行状況検出装置１５は、自車の車軸の回転速を検出することにより自車の車速を検出する。また、自車走行状況検出装置１５は、加速度検出センサは、圧電素子等により、自車に働くコリオリの力を検出することにより、自車のヨーレートを検出する。
　自車位置検出装置１６は、具体的には、ＧＰＳ（Global　Positioning　System）により、自車の測位を行うためのものである。周辺環境データベース１７は、ＧＰＳによる自車の測位情報と併せて、自車周囲の交差点に関する情報、施設に関する情報、事故多発地点に関する情報等の自車内部又は自車外部のデータベースに蓄積された情報を取得するためのものである。
　ドライバ操作状態検出装置１８は、ドライバーの運転操作によるステアリングトルク、ブレーキペダルストローク（踏量）及びアクセルペダルストローク（踏量）を検出することにより、それぞれステアリング量、ブレーキ量及びアクセル量を検出するためのものである。
　制御モード切替ＳＷ１９は、自車のドライバーの運転操作を支援するための運転支援システムの設定をするためのものである。制御モード切替ＳＷ１９は、具体的には、自車を車線を逸脱しないように走行させるＬＫＡ（Lane　Keeping　Assist）、自車が車線を逸脱しようとした際に警報を報知するＬＫＤ（Lane　Departure　Warning）、自車を先行車に対して追従させつつ所定の速度で走行させるＡＣＣ（Adaptive　Cruse　Control）、自車の衝突の回避又は衝突の被害の軽減を行うＰＣＳ（Pre-Crush　Safety）及び自車の駐車時の運転を支援する駐車支援システムの作動の設定をするためのものである。当該運転支援システムの設定状態に関する情報は、危険度推定装置２０に送出される。
　危険度推定装置２０は、障害物検出装置１１～制御モード切替ＳＷ１９からの情報に基づいて、自車の周辺に格子状領域であるメッシュの設定を変化させ、当該メッシュの各交点における潜在的危険度（Rish　Potential）を算出するためのものである。
　目標経路生成装置３０は、危険度推定装置２０によって推定されたメッシュの各交点における潜在的危険度に従い、自車の目標経路を設定するためのものである。
　運転支援方法判断装置（運転支援ＥＣＵ）４０は、危険度推定装置２０によって推定された潜在的危険度と、目標経路生成装置３０によって設定された目標経路とに基づいて、自車のドライバーに対する運転支援の方法を判断するための部位である。
　表示装置５１は、運転支援方法判断装置４０によって判断された運転支援の方法に基づいて、ＨＵＤ（Head-Up　Display）やメータに必要な情報を視覚的に表示するためのものである。
　音声装置５２は、運転支援方法判断装置４０によって判断された運転支援の方法に基づいて、スピーカやブザー等によって、必要な情報を音声案内したり、警報を報知したりするためのものである。
　支援装置５３は、運転支援方法判断装置４０によって判断された運転支援の方法に基づいて、ブレーキアクチュエータや、アクセルアクチュエータ及びＥＰＳ（Electronic　Power　Steering：電動式パワーステアリング）アクチュエータをそれぞれ作動させ、ブレーキ量、アクセル量及びステアリング量を調整するためのものである。
　以下、本実施形態の運転支援装置１０の動作について説明する。以下に説明する例では、自車のヨーレートの値に応じて、ヨーレートが大きくなるほど、ヨーイング方向のメッシュ生成領域を広く設定する。まず、全体的な動作について説明する。運転支援装置１０の危険度推定装置２０は、自車走行状況検出装置１５が検出した自車のヨーレートに基づいて、メッシュを生成する（Ｓ１０１）。
　危険度推定装置２０は、メッシュの交点それぞれにおける危険度を演算する（Ｓ１０２）。この危険度の演算は、メッシュの各交点において、障害物検出装置１１～制御モード切替ＳＷ１９により検出された各情報に所定の重み付け係数を乗じて加算することにより、危険度を算出することができる。
　目標経路生成装置３０は、自車が到達可能なメッシュの交点それぞれを接続して、経路をマークする（Ｓ１０３）。目標経路生成装置３０は、危険度推定装置２０が演算したメッシュの交点それぞれにおける危険度に基づいて、マークした経路それぞれにおけるメッシュ交点の危険度の合計である通過コストを算出する（Ｓ１０４）。目標経路生成装置３０は、算出した通過コストが最も小さい経路を目標経路として導出する（Ｓ１０５）。運転支援方法判断装置４０は、目標経路生成装置３０が導出した目標経路と、危険度推定装置２０が演算した当該目標経路におけるメッシュの交点それぞれの危険度とに基づいて、表示装置５１、音声装置５２又は支援装置５３を用いて、自車のドライバーに必要な運転支援を行なう。
　以下、メッシュ生成の動作の詳細について説明する。図３に示すように、自車１００の周囲に格子状の領域であるメッシュＭが生成されるものと仮定する。図３中で、Ｘ０［ｍ］はＸ軸方向（自車１００の前後方向）のメッシュ生成領域の長さの初期値であり、Ｙ０［ｍ］はＹ軸方向（自車１００の左右方向）のメッシュ生成領域の長さの初期値である。図３中で、ＸＦＲＯＮＴ［ｍ］はＸ軸正方向（自車１００の前方）に最終的に生成されるメッシュ生成領域の長さである。ＹＬＥＦＴ［ｍ］及びＹＲＩＧＨＴ［ｍ］はそれぞれＹ軸左方向及びＹ軸右方向に最終的に生成されるメッシュ生成領域の長さであり、Ｙ軸左方向を正とする。
　ここで、Ｔ［ｓ］はメッシュ生成時間である。ｖ［ｍ／ｓ］は自車１００の車速である。γ［ｒａｄ／ｓ］は自車１００のヨーレートであり、左回りを正とする。Ｘ０＝ｖ×Ｔとされる。自車横方向加速度ａｙとするとａｙ＝ｖ×γである。よって、Ｔ秒後の自車１００の横変位量ｙは、下式（１）のようになる。
　ｙ＝（１／２）ａｙＴ２
　　＝（１／２）ｖγＴ２　　　　　（１）
　図４に示すように、メッシュ生成時において、運転支援装置１０の危険度推定装置２０は、自車走行状況検出装置１５により、自車１００の車速ｖ及びヨーレートγを認識する（Ｓ２０１）。ヨーレートγ≧０のときは（Ｓ２０２）、ＹＬＥＦＴ＝Ｙ０＋ｙ，ＹＲＩＧＨＴ＝－Ｙ０であるから、危険度推定装置２０は、上式（１）を代入して、下式（２）のＹＬＥＦＴ及びＹＲＩＧＨＴを算出する（Ｓ２０３）。なお、ヨーレートγ＝０であるときは、横変位量ｙ＝０であるから、ＹＬＥＦＴ＝Ｙ０，ＹＲＩＧＨＴ＝－Ｙ０である
　ＹＬＥＦＴ＝Ｙ０＋（１／２）ｖγＴ２
　ＹＲＩＧＨＴ＝－Ｙ０　　　　　　　　　　　　　（２）
　一方、ヨーレートγ≧０でないときは（Ｓ２０２）、ＹＬＥＦＴ＝Ｙ０，ＹＲＩＧＨＴ＝－Ｙ０＋ｙであるから、危険度推定装置２０は、上式（１）を代入して、下式（３）のＹＬＥＦＴ及びＹＲＩＧＨＴを算出する（Ｓ２０４）。以上により、自車１００のヨーイング方向に広く、ヨーイング方向の反対側に狭いメッシュＭの領域が設定される。
　ＹＬＥＦＴ＝Ｙ０
　ＹＲＩＧＨＴ＝－Ｙ０＋（１／２）ｖγＴ２　　　　（３）
　この例においては、危険度推定装置２０は、ＸＦＲＯＮＴについては初期値のまま、ＸＦＲＯＮＴ＝Ｘ０とする（Ｓ２０５）。以上により、自車１００の周囲にメッシュＭを生成する領域が算出される。
　次に、危険度推定装置２０は格子状に分割されるメッシュＭの各交点の座標を算出する。メッシュＭのＸ方向の分割数Ｎ、Ｙ方向の分割数Ｍとする。図５に示すように、最も小さく分割された格子状領域のＸ方向の単位ベクトルｉ、Ｙ方向の単位ベクトルｊとする。ここで、図５中の原点Ｏについて、原点ＯからＸ方向にｉ番目でＹ方向にｊ番目のメッシュＭの交点Ｐの座標を、Ｐ（ｘｉｊ，ｙｉｊ）とする。
　危険度推定装置２０は、Ｘ方向について、ｉ＝０～Ｎのそれぞれについて、下式（４）を計算し、各交点ＰのＸ座標を計算する（Ｓ２０６、Ｓ２０８及びＳ２１０）。
　ｘｉｊ＝（ＸＦＲＯＮＴ／Ｎ）×ｉ　　　　（４）
　また、危険度推定装置２０は、Ｙ方向について、ｊ＝０～Ｍのそれぞれについて、下式（５）を計算し、各交点ＰのＹ座標を計算する（Ｓ２０７、Ｓ２０９及びＳ２１１）。以上の工程により、危険度推定装置２０は、自車１００の周囲に形成するメッシュＭの領域及び各交点Ｐの座標を算出する。
　ｙｉｊ＝ＹＬＥＦＴ＋｛（｜ＹＲＩＧＨＴ｜＋｜ＹＬＥＦＴ｜）／Ｍ｝×ｊ　（５）
　上記の例以外にも、危険度推定装置２０は、自車走行状況検出装置１５からの情報を用いてメッシュＭを生成する領域を変化させることが可能である。例えば、自車１００の車速が大きいほど、メッシュＭの自車１００前方の領域が広くされる。自車１００の加速度が大きいほど、メッシュＭの自車１００前方の領域を広くされる。自車１００の減速度が大きいほど、メッシュＭの自車１００後方の領域が広くされる。方向指示器の指示方向のメッシュＭの自車１００側方の領域が広くされ、方向指示器の指示方向と反対方向のメッシュＭの自車１００側方の領域が狭くされる。
　また、危険度推定装置２０は、障害物検出装置１１、白線検出装置１２、道路形状検出装置１３、自車位置検出装置１６及び周辺環境データベース１７からの自車１００の周辺に関する情報を用いてメッシュＭを生成する領域を変化させることが可能である。例えば、自車１００周囲を右前方、左前方、右後方及び左後方の４方向に分割し、障害物が存在する領域にのみメッシュＭが生成される。また、白線により車線が認知されるときは、車線内にのみメッシュＭが生成される。また、道路形状がカーブであるときは、カーブが曲がる方向のメッシュＭの領域が広くされる。あるいは、交差点では、自車１００左右方向のメッシュＭの領域が広くされる。さらに、学校、老人ホームといった施設近辺でも、道路を横断する歩行者の安全のため自車１００左右方向のメッシュＭの領域が広くされる。また、自車１００から見て死角となる方向については、当該方向へのメッシュＭの領域が広くされる。
　また、危険度推定装置２０は、ドライバ状態検出装置１４により検出されたドライバーの状態や、ドライバ操作状態検出装置１８により検出されたドライバーの操作状態によって、メッシュＭを生成する領域を変化させることが可能である。例えば、ドライバーの覚醒度が低いほど、メッシュＭの領域が広くされ、ドライバーの覚醒度が高いほど、メッシュＭの領域が狭くされる。また、操舵トルクが発生した側の横方向のメッシュＭの領域が広くされ、操舵トルクが発生した側とは反対方向の横方向のメッシュＭの領域が狭くされる。また、ブレーキペダルが踏まれたときは、前方向のメッシュＭの領域が狭くされ、後方向のメッシュＭの領域が広くされる。逆に、アクセルペダルが踏まれたときは、前方向のメッシュＭの領域が広くされ、後方向のメッシュＭの領域が狭くされる。また、ドライバーの顔向き又は視線方向のメッシュＭの領域が広くされ、ドライバーの顔向き又は視線方向とは反対方向のメッシュＭの領域が狭くされる。この場合、危険度が高い状況においては、逆に、ドライバーの顔向き又は視線方向のメッシュＭの領域が狭くされ、ドライバーの顔向き又は視線方向とは反対方向のメッシュＭの領域が広くされても良い。
　また、危険度推定装置２０は、制御モード切替ＳＷ１９の設定状態に従って、メッシュＭを生成する領域を変化させることが可能である。例えば、ＬＫＡあるいはＬＤＷの設定がＯＮとなっているときは、白線により区画される前方の車線内にのみメッシュＭが生成される。ＡＣＣ又はＰＣＳによる衝突の被害の軽減の設定がＯＮとなっているときは、自車１００の前方及び後方のメッシュＭの領域が広くされる。ＰＣＳによる衝突の回避の設定がＯＮとなっているときは、自車１００の全方位のメッシュＭの領域が広くされる。駐車支援のシステムの設定がＯＮとなっているときは、自車１００の全方位のメッシュＭの領域が狭くされる。
　さらに、本実施形態では、図６に示すように、自車１００の環境又は状態に応じて、上記図４の動作におけるメッシュＭのＸ方向の分割数Ｎ、Ｙ方向の分割数Ｍを変化させることにより、メッシュＭの交点Ｐ同士のＸ方向の間隔ＳＸ及びＹ方向の間隔ＳＹを変更しても良い。
　この場合、危険度推定装置２０は、自車走行状況検出装置１５からの情報を用いてメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹを変化させることが可能である。例えば、自車１００の車速が大きいほど、メッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹが広くされる。車速の増加に比例してメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹが広くされるように、メッシュＭのＸ方向の分割数Ｎ、Ｙ方向の分割数Ｍは下式（６）、メッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹは下式（７）により求めることができる。なお、Ｎ０はメッシュＭのＸ方向の分割数Ｎの最小値であり、Ｍ０はメッシュＭのＸ方向の分割数Ｍの最小値であり、α、β、γ、δは任意の定数である。
　Ｎ＝Ｎ０＋｛（α／（ｖ＋β）｝
　Ｍ＝Ｍ０＋｛（γ／（ｖ＋δ）｝　　（６）
　ＳＸ＝ＸＦＲＯＮＴ／［Ｎ０＋｛（α／（ｖ＋β）｝］
　ＳＹ＝（ＹＲＩＧＨＴ＋ＹＬＥＦＴ）／［Ｍ０＋｛（γ／（ｖ＋δ）｝］　　（７）
　自車１００にヨーレートが発生しているときは、自車１００のヨーイング方向のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＹが狭くされ、自車１００のヨーイング方向とは反対方向のメッシュＭの交点の間隔ＳＹが広くされる。メッシュＭのＹ軸左方向の分割数をＭＬＥＦＴとし、メッシュＭのＹ軸右方向の分割数をＭＲＩＧＨＴとすると、自車１００が左側に旋回しているときは（ｒ≧０）、分割数ＭＬＥＦＴ，ＭＲＩＧＨＴはそれぞれ下式（８）により求めることができ、自車１００が右側に旋回しているときは（ｒ＜０）、分割数ＭＬＥＦＴ，ＭＲＩＧＨＴはそれぞれ下式（９）により求めることができる。
　ＭＬＥＦＴ＝ｖｒ＋（Ｍ０／２）
　ＭＲＩＧＨＴ＝Ｍ０／２　　　　　　　　　　　（８）
　ＭＬＥＦＴ＝Ｍ０／２
　ＭＲＩＧＨＴ＝－ｖｒ＋（Ｍ０／２）　　　　　（９）
　メッシュＭのＹ軸左方向の交点Ｐの間隔ＳＹをＳＹＬＥＦＴとし、メッシュＭのＹ軸右方向の交点Ｐの間隔ＳＹをＳＹＲＩＧＨＴとすると、
自車１００が左側に旋回しているときは（ｒ≧０）、間隔ＳＹＬＥＦＴ，ＳＹＲＩＧＨＴはそれぞれ下式（１０）により求めることができ、自車１００が右側に旋回しているときは（ｒ＜０）、間隔ＳＹＬＥＦＴ，ＳＹＲＩＧＨＴはそれぞれ下式（１１）により求めることができる。
　ＳＹＬＥＦＴ＝ＹＬＥＦＴ／｛ｖｒ＋（Ｍ０／２）｝
　ＳＹＲＩＧＨＴ＝ＹＲＩＧＨＴ／（Ｍ０／２）　　　　　　　　　　　（１０）
　ＳＹＬＥＦＴ＝ＹＬＥＦＴ／（Ｍ０／２）
　ＳＹＲＩＧＨＴ＝ＹＲＩＧＨＴ／｛－ｖｒ＋（Ｍ０／２）｝　　　　　（１１）
　同様に、自車１００の加速度が大きいほど、自車１００前方のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸが狭くされ、自車１００後方のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸが広くされる。自車１００の減速度が大きいほど、自車１００後方のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸが狭くされ、自車１００前方のメッシュＭの交点の間隔ＳＸが広くされる。方向指示器の指示方向のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＹが狭くされ、方向指示器の指示方向と反対方向のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＹが広くされる。
　また、危険度推定装置２０は、障害物検出装置１１、白線検出装置１２、道路形状検出装置１３、自車位置検出装置１６及び周辺環境データベース１７からの自車１００の周辺に関する情報を用いてメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹを変化させることが可能である。例えば、自車１００周囲を右前方、左前方、右後方及び左後方の４方向に分割し、障害物が存在する領域のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹが狭くされる。また、白線により車線が認知されるときは、車線内のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹを所定のオフセット値とし、検出される自車１００のヨーレートに従って、自車１００のヨーイング方向のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＹが狭くされ、自車１００のヨーイング方向とは反対方向のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＹが広くされる。また、道路形状がカーブであるときは、カーブが曲がる方向のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＹが狭くされる。あるいは、交差点では、自車１００左右方向のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＹが狭くされる。さらに、学校、老人ホームといった施設近辺でも、道路を横断する歩行者の安全のため自車１００左右方向のメッシュＭの間隔ＳＹが狭くされる。また、自車１００から見て死角となる方向については、当該方向へのメッシュＭの間隔ＳＹが狭くされる。
　また、危険度推定装置２０は、ドライバ状態検出装置１４により検出されたドライバーの状態や、ドライバ操作状態検出装置１８により検出されたドライバーの操作状態によって、メッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹを変化させることが可能である。例えば、ドライバーの覚醒度が低いほど、メッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹが狭くされ、ドライバーの覚醒度が高いほど、メッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹが広くされる。また、操舵トルクが発生した側の横方向のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＹが狭くされ、操舵トルクが発生した側とは反対方向の横方向のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＹが広くされる。また、ブレーキペダルが踏まれたときは、前方向のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸが広くされ、後方向のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸが狭くされる。逆に、アクセルペダルが踏まれたときは、前方向のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸが狭くされ、後方向のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸが広くされる。また、ドライバーの顔向きが向いている方向のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹが狭くされ、ドライバーの顔向きが向いている方向とは反対方向のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹが狭くされる。さらに、ドライバーの視線方向のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹが狭くされ、ドライバーの視線方向とは反対方向のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹが広くされる。この場合、危険度が高い状況においては、逆に、ドライバーの顔向き又は視線方向のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹが広くされ、ドライバーの顔向き又は視線方向とは反対方向のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹが狭くされても良い。
　また、危険度推定装置２０は、制御モード切替ＳＷ１９の設定状態に従って、メッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹを変化させることが可能である。例えば、ＬＫＡあるいはＬＤＷの設定がＯＮとなっているときは、白線により区画される前方の車線内のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹが狭くされ、その他の領域のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹが広くされる。ＡＣＣ又はＰＣＳによる衝突の被害の軽減の設定がＯＮとなっているときは、自車１００の前方及び後方のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸが狭くされ、自車１００の左右方向のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＹが広くされる。ＰＣＳによる衝突の回避の設定がＯＮとなっているときは、自車１００の全方位のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹが広くされる。駐車支援のシステムの設定がＯＮとなっているときは、自車１００の全方位のメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹが狭くされる。
　あるいは、危険度推定装置２０は、自車１００から遠くなるほど、メッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹを広くしても良い。遠方ほど、各センサ類の認識精度が低くなり、遠方ほど経路認識に高い精度が必要とされないため、細かいメッシュＭの交点Ｐの間隔ＳＸ，ＳＹとする必要がないからである。
　さらに、本実施形態では、自車１００の環境又は状態に応じて、メッシュＭの各交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量を変更し、危険度に関する情報の精度を変化させても良い。
　この場合、危険度推定装置２０は、自車走行状況検出装置１５からの情報を用いてメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量を変化させることが可能である。例えば、自車１００の車速が大きいほど、メッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が粗くされる。自車１００にヨーレートが発生しているときは、自車１００のヨーイング方向のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が細かく（精度を高く）される。自車１００の加速度が大きいほど、自車１００前方のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が細かくされ、自車１００後方のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が粗くされる。方向指示器の指示方向のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が細かくされ、方向指示器の指示方向と反対方向のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が粗くされる。
　また、危険度推定装置２０は、障害物検出装置１１、白線検出装置１２、道路形状検出装置１３、自車位置検出装置１６及び周辺環境データベース１７からの自車１００の周辺に関する情報を用いてメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量を変化させることが可能である。例えば、自車１００周囲を右前方、左前方、右後方及び左後方の４方向に分割し、障害物が存在する領域のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が細かくされる。また、白線により車線が認知されるときは、車線内のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量のみが細かくされる。また、道路形状がカーブであるときは、カーブが曲がる方向のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が細かくされ、カーブが曲がる方向とは反対方向のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が粗くされる。あるいは、交差点では、メッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が細かくされる。さらに、学校、老人ホームといった施設近辺でも、道路を横断する歩行者の安全のため自車１００左右方向のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が細かくされる。また、自車１００から見て死角となる方向については、当該方向へのメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が細かくされる。
　また、危険度推定装置２０は、ドライバ状態検出装置１４により検出されたドライバーの状態や、ドライバ操作状態検出装置１８により検出されたドライバーの操作状態によって、メッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量を変化させることが可能である。例えば、ドライバーの覚醒度が低いほど、メッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が細かくされ、ドライバーの覚醒度が高いほど、メッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が粗くされる。また、操舵トルクが発生した側のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が細かくされ、操舵トルクが発生した側とは反対方向のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が粗くされる。また、ブレーキペダルが踏まれたときは、前方向のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が粗くされ、後方向のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が細かくされる。逆に、アクセルペダルが踏まれたときは、前方向のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が細かくされ、後方向のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が粗くされる。また、ドライバーの顔向きが向いている方向のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が細かくされ、ドライバーの顔向きが向いている方向とは反対方向のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が粗くされる。さらに、ドライバーの視線方向のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が細かくされ、ドライバーの視線方向とは反対方向のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が粗くされる。この場合、危険度が高い状況においては、逆に、ドライバーの顔向き又は視線方向のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が粗くされ、ドライバーの顔向き又は視線方向とは反対方向のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が細かくされても良い。
　また、危険度推定装置２０は、制御モード切替ＳＷ１９の設定状態に従って、メッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量を変化させることが可能である。例えば、ＬＫＡあるいはＬＤＷの設定がＯＮとなっているときは、白線により区画される前方の車線内のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量のみが細かくされ、その他の領域のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量は粗くされる。ＡＣＣ又はＰＣＳによる衝突の被害の軽減の設定がＯＮとなっているときは、自車１００の前方及び後方のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量が細かくされ、自車１００の左右方向のメッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量は粗くされる。
　あるいは、危険度推定装置２０は、自車１００から遠く必要とされる情報の精度が低くなるほど、メッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量を粗くして、各交点Ｐにおける危険度に関する情報の精度を低くし、自車１００に近く必要とされる情報の精度が高くなるほど、メッシュＭの交点Ｐにおける危険度の情報に割り当てる情報量を細かくして、各交点Ｐにおける危険度に関する情報の精度を高くしても良い。
　以下、危険度推定装置２０におけるメッシュＭの各交点Ｐにおける危険度の演算の詳細について説明する。メッシュＭが設定された領域に存在する車両等の障害物ｎ＝１～Ｎの周辺における危険度を示す危険度関数ＲＶｎ（ｘ，ｙ）は、下式（１２）で示される。
　ＲＶｎ（ｘ，ｙ）＝Ａｎ×ｅｘｐ［（－１／２×｛（（ｘ－ｘｎ）／Ｓｘｎ）２＋（（ｙ－ｙｎ）／Ｓｙｎ）２｝］　　　（１２）
　Ｎ：車両障害物数
　Ａｎ：係数
　ｘｎ：障害物ｎのｘ座標位置
　ｙｎ：障害物ｎのｙ座標位置
　Ｓｘｎ：障害物ｎのｘ方向分算（∝ｖｘｎ（障害物ｎのｘ方向速度））
　Ｓｙｎ：障害物ｎのｙ方向分算（∝ｖｙｎ（障害物ｎのｙ方向速度））
　また、メッシュＭが設定された領域において白線、縁石等に関する情報から算出される走路に対する危険度を示す危険度関数ＲＬ（ｘ，ｙ）は、下式（１３）で示される。
　ＲＬ（ｘ，ｙ）＝Ｂ×（ｙ－ｙｌ）２　　　（１３）
　Ｂ：係数
　ｙｌ：走路中央のｙ座標
　メッシュＭが設定された領域における総合的な危険度を示す総合危険度関数Ｒ（ｘ，ｙ）は、下式（１４）で示される。危険度推定装置２０は、各交点Ｐの座標Ｐ（ｘ，ｙ）について下式（１４）により危険度を算出する。
　Ｒ（ｘ，ｙ）＝Σ｛ＲＶｎ（ｘ，ｙ）｝＋ＲＬ（ｘ，ｙ）　　　（１４）
　以下、目標経路生成装置３０による目標経路の生成について説明する。目標経路生成装置３０は、自車１００の目標点となる交点Ｐを決定する。目標経路生成装置３０は、現在位置から目標点までの経路のうちで、上式（１４）による危険度の合計度が最小となる経路を探索する。この場合、目標経路生成装置３０は、一般的なダイクストラ法、あるいはＡ＊（エースター）法での経路探索手法を利用することができる。
　以下、運転支援方法判断装置４０による運転支援について説明する。運転支援方法判断装置４０は、自車１００の現在の速度ｖ及びヨーレートｒからＴ秒後の自車１００の将来の予測位置（Ｘｍ，Ｙｍ）を下式（１５）により算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
  
　運転支援方法判断装置４０は、Ｘｍ［ｍ］先での目標経路のＹ座標Ｙｔを算出する。運転支援方法判断装置４０は、Ｘｍ［ｍ］先での自車１００の予測進路と目標経路との差｜Ｙｔ－Ｙｍ｜がある一定値以上になった場合に表示装置５１や音声装置５２によりドライバーに注意を喚起し、支援装置５３による運転支援を開始する。
　本実施形態では、運転支援装置１０の危険度推定装置２０は、自車１００の周辺に設定されたメッシュＭの複数の交点Ｐにおける潜在的危険度を算出する。さらに、危険度推定装置２０は、自車１００の環境及び状態の少なくともいずれかに応じて、交点Ｐが設定されたメッシュＭの領域全体として算出する潜在的危険度に関する情報量を変化させる。このため、より状況に応じて自車１００の周辺の潜在的危険度を算出することが可能となる。
　また、危険度推定装置２０は、自車１００の環境及び状態の少なくともいずれかに応じて、交点Ｐを設定するメッシュＭの領域を変化させることにより、交点Ｐが設定されたメッシュＭの領域全体として算出する潜在的危険度に関する情報量を変化させるため、より状況に応じた領域において自車１００の周辺の潜在的危険度を算出することが可能となる。
　また、危険度推定装置２０は、自車１００の環境及び状態の少なくともいずれかに応じて、メッシュＭの交点Ｐ同士の間隔を変化させることにより、交点Ｐが設定されたメッシュＭの領域全体として算出する潜在的危険度に関する情報量を変化させるため、より状況に応じた潜在的危険度を算出する交点Ｐの密度で自車１００の周辺の潜在的危険度を算出することが可能となる。
　また、危険度推定装置２０は、自車１００の環境及び状態の少なくともいずれかに応じて、メッシュＭの交点Ｐごとに算出する潜在的危険度に関する情報量を変化させるため、より状況に応じた演算の負荷で自車１００の周辺の潜在的危険度を算出することが可能となる。
　また、危険度推定装置２０は、自車１００の進行方向以外において算出する潜在的危険度に関する情報量よりも自車１００の進行方向において算出する潜在的危険度に関する情報量を多くするため、より重要な自車１００の進行方向における潜在的危険度を重点的に算出することができ、より状況に応じた情報量の配分及び演算の負荷で自車１００の周辺の潜在的危険度を算出することが可能となる。
　また、危険度推定装置２０は、自車１００の操舵方向以外において算出する潜在的危険度に関する情報量よりも自車１００の操舵方向において算出する潜在的危険度に関する情報量を多くするため、直接的に自車１００の進行方向を示す操舵方向に基づいて自車１００の進行方向における潜在的危険度を重点的に算出することができ、さらに状況に応じた情報量の配分及び演算の負荷で自車１００の周辺の潜在的危険度を算出することが可能となる。
　また、危険度推定装置２０は、自車１００の速度が低いときにメッシュＭの領域の単位面積当りに算出する潜在的危険度に関する情報量よりも自車１００の速度が高いときにメッシュＭを設定する領域の単位面積当りに算出する潜在的危険度に関する情報量を少なくするため、高速時には重要性が低下する狭い領域で詳細な潜在的危険度を算出する無駄を省くことができ、さらに状況に応じた情報量の配分及び演算の負荷で自車１００の周辺の潜在的危険度を算出することが可能となる。
　また、危険度推定装置２０は、自車１００のアクセルペダルが踏まれているときには、自車１００の進行方向以外において算出する潜在的危険度に関する情報量よりも自車１００の進行方向において算出する潜在的危険度に関する情報量を多くするため、自車１００の速度が実際に加速される前に加速時により重要な自車１００の進行方向における潜在的危険度を重点的に算出することができ、より状況に応じた情報量の配分及び演算の負荷で自車１００の周辺の潜在的危険度を算出することが可能となる。
　また、危険度推定装置２０は、自車１００のブレーキペダルが踏まれているときには、自車１００の進行方向において算出する潜在的危険度に関する情報量よりも自車１００の進行方向と反対方向において算出する潜在的危険度に関する情報量を多くするため、自車１００の速度が実際に減速される前に減速時により重要な自車１００の進行方向と反対方向における潜在的危険度を重点的に算出することができ、より状況に応じた情報量の配分及び演算の負荷で自車１００の周辺の潜在的危険度を算出することが可能となる。
　また、危険度推定装置２０は、自車１００の方向指示器が操作されているときには、自車１００の方向指示器の指示方向と反対方向において算出する潜在的危険度に関する情報量よりも自車１００の方向指示器の指示方向において算出する潜在的危険度に関する情報量を多くするため、自車１００の進行方向が実際に変更される前に操舵時により重要な自車１００の進行方向における潜在的危険度を重点的に算出することができ、より状況に応じた情報量の配分及び演算の負荷で自車１００の周辺の潜在的危険度を算出することが可能となる。
　また、危険度推定装置２０は、自車１００から見て死角となる領域以外において算出する潜在的危険度に関する情報量よりも自車１００から見て死角となる領域において算出する潜在的危険度に関する情報量を多くするため、より重要な自車１００から見て死角となる領域における潜在的危険度を重点的に算出することができ、より状況に応じた情報量の配分及び演算の負荷で自車１００の周辺の潜在的危険度を算出することが可能となる。
　一方、危険度推定装置２０は、自車１００のドライバーの顔向き及び視線方向のいずれかにおいて算出する潜在的危険度に関する情報量よりも自車１００のドライバーの顔向き及び視線方向のいずれか以外において算出する潜在的危険度に関する情報量を多くするため、危険度が高い状況においてはより優先的に算出すべき自車１００のドライバーの顔向き又は視線方向とは反対方向における潜在的危険度を重点的に算出することができ、より状況に応じた情報量の配分及び演算の負荷で自車１００の周辺の潜在的危険度を算出することが可能となる。
　また、危険度推定装置２０は、自車１００のドライバーの覚醒度が高いときに算出する潜在的危険度に関する情報量よりも自車１００のドライバーの覚醒度が低いときに算出する潜在的危険度に関する情報量を多くするため、ドライバーの覚醒度が低く、危険度が高い状況において潜在的危険度を重点的に算出することができ、より状況に応じた情報量の配分及び演算の負荷で自車１００の周辺の潜在的危険度を算出することが可能となる。
　さらに、本実施形態では、目標経路生成装置３０は、危険度推定装置２０が算出したメッシュＭの複数の交点Ｐにおける潜在的危険度に基づいて自車１００の目標経路を生成するため、自車１００は潜在的危険度に基づいて生成された目標経路を走行することにより、潜在的危険を低減することが可能となる。
　以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく種々の変形が可能である。
　本発明の潜在的危険度算出装置によれば、より状況に応じて自車の周辺の潜在的危険度を算出することが可能となる。
１０　運転支援装置
１１　障害物検出装置
１２　白線検出装置
１３　道路形状検出装置
１４　ドライバ状態検出装置
１５　自車走行状況検出装置
１６　自車位置検出装置
１７　周辺環境データベース
１８　ドライバ操作状態検出装置
１９　制御モード切替ＳＷ
２０　危険度推定装置
３０　目標経路生成装置
４０　運転支援方法判断装置
５１　表示装置
５２　音声装置
５３　支援装置
１００　自車

Claims (15)

  1. 　自車の周辺に設定された複数の地点における危険度を算出する危険度算出ユニットを備え、前記危険度算出ユニットは、前記自車の環境及び状態の少なくともいずれかに応じて、前記地点が設定された領域全体として算出する前記危険度に関する情報量を変化させる、危険度算出装置。
  2. 　前記危険度算出ユニットは、前記自車の環境及び状態の少なくともいずれかに応じて、前記地点を設定する領域を変化させることにより、前記地点が設定された領域全体として算出する前記危険度に関する情報量を変化させる、請求項１に記載の危険度算出装置。
  3. 　前記危険度算出ユニットは、前記自車の環境及び状態の少なくともいずれかに応じて、前記地点同士の間隔を変化させることにより、前記地点が設定された領域全体として算出する前記危険度に関する情報量を変化させる、請求項１又は２に記載の危険度算出装置。
  4. 　前記危険度算出ユニットは、前記自車の環境及び状態の少なくともいずれかに応じて、前記地点ごとに算出する前記危険度に関する情報量を変化させることにより、前記地点が設定された領域全体として算出する前記危険度に関する情報量を変化させる、請求項１～３のいずれか１項に記載の危険度算出装置。
  5. 　前記危険度算出ユニットは、前記自車の進行方向以外において算出する前記危険度に関する情報量よりも前記自車の進行方向において算出する前記危険度に関する情報量を多くする、請求項１～４のいずれか１項に記載の危険度算出装置。
  6. 　前記危険度算出ユニットは、前記自車の操舵方向以外において算出する前記危険度に関する情報量よりも前記自車の操舵方向において算出する前記危険度に関する情報量を多くする、請求項５に記載の危険度算出装置。
  7. 　前記危険度算出ユニットは、前記自車の速度が低いときに前記地点を設定する領域の単位面積当りに算出する前記危険度に関する情報量よりも前記自車の速度が高いときに前記地点を設定する領域の単位面積当りに算出する前記危険度に関する情報量を少なくする、請求項１～６のいずれか１項に記載の危険度算出装置。
  8. 　前記危険度算出ユニットは、前記自車のアクセルペダルが踏まれているときには、前記自車の進行方向以外において算出する前記危険度に関する情報量よりも前記自車の進行方向において算出する前記危険度に関する情報量を多くする、請求項１～７のいずれか１項に記載の危険度算出装置。
  9. 　前記危険度算出ユニットは、前記自車のブレーキペダルが踏まれているときには、前記自車の進行方向において算出する前記危険度に関する情報量よりも前記自車の進行方向と反対方向において算出する前記危険度に関する情報量を多くする、請求項１～８のいずれか１項に記載の危険度算出装置。
  10. 　前記危険度算出ユニットは、前記自車の方向指示器が操作されているときには、前記自車の方向指示器の指示方向と反対方向において算出する前記危険度に関する情報量よりも前記自車の方向指示器の指示方向において算出する前記危険度に関する情報量を多くする、請求項１～９のいずれか１項に記載の危険度算出装置。
  11. 　前記危険度算出ユニットは、前記自車から見て死角となる領域以外において算出する前記危険度に関する情報量よりも前記自車から見て死角となる領域において算出する前記危険度に関する情報量を多くする、請求項１～１０のいずれか１項に記載の危険度算出装置。
  12. 　前記危険度算出ユニットは、前記自車のドライバーの顔向き及び視線方向のいずれか以外において算出する前記危険度に関する情報量よりも前記自車のドライバーの顔向き及び視線方向のいずれかにおいて算出する前記危険度に関する情報量を多くする、請求項１～１１のいずれか１項に記載の危険度算出装置。
  13. 　前記危険度算出ユニットは、前記自車のドライバーの顔向き及び視線方向のいずれかにおいて算出する前記危険度に関する情報量よりも前記自車のドライバーの顔向き及び視線方向のいずれか以外において算出する前記危険度に関する情報量を多くする、請求項１～１１のいずれか１項に記載の危険度算出装置。
  14. 　前記危険度算出ユニットは、前記自車のドライバーの覚醒度が高いときに算出する前記危険度に関する情報量よりも前記自車のドライバーの覚醒度が低いときに算出する前記危険度に関する情報量を多くする、請求項１～１３のいずれか１項に記載の危険度算出装置。
  15. 　前記危険度算出ユニットが算出した複数の前記地点における前記危険度に基づいて前記自車の目標経路を生成する目標経路生成ユニットをさらに備えた、請求項１～１４のいずれか１項に記載の危険度算出装置。
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